人臉辨識技術(shù)也存在膚色和性別歧視？

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1.關(guān)鍵事件：MIT和斯坦褔大學(xué)合作研究了三個商用程序，發(fā)表了關(guān)于面部辨識技術(shù)存在性別和膚色歧視的論文，并提出了一種更準(zhǔn)確的新方法來評估這種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能；

2.關(guān)鍵數(shù)據(jù)：在面部辨識系統(tǒng)的辯識表現(xiàn)上，女性的錯誤率比男性的高，而膚色較深受試者的錯誤率比膚色較淺受試者的高。

MIT和斯坦褔大學(xué)合作的研究團(tuán)隊(duì)針對三種不同的面部辨識技術(shù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)它們顯示出了性別和種族歧視。論文全文將會在本月稍后舉行的 公平、責(zé)任和透明度會議（Conference on Fairness, Accountability, and Transparency）發(fā)布。

在研究人員的實(shí)驗(yàn)中，這三個程序在確定淺膚色男性性別方面的誤差率從未超過0.8%。然而，對于膚色較深的女性，誤差率較高——在一個軟件中超過20%，在另兩個軟件中超過34%。

這一發(fā)現(xiàn)引發(fā)了人們的疑問：通過在龐大的數(shù)據(jù)集中尋找模型來學(xué)習(xí)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，如今的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練和評估的？根據(jù)這篇論文，美國一家技術(shù)公司的研究人員聲稱，他們設(shè)計(jì)的人臉辨識系統(tǒng)準(zhǔn)確率超過97%，但是用來評估其性能的數(shù)據(jù)集中，男性人數(shù)超過77%，白人超過83%。

“這里真正重要的是方法，以及該方法如何應(yīng)用于其他應(yīng)用程序，”麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室(MIT Media Lab)的公民媒體組(Civic Media Group)研究員、論文的第一作者Joy Buolamwin說，“這種以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)，可以用來確定某人的性別，也可以識別人臉，從而幫助尋找犯罪嫌疑人，或者解鎖的手機(jī)。這不僅僅關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺，我真的希望能有更多研究工作來關(guān)注這個問題。”

偶然的發(fā)現(xiàn)

Buolamwini和Gebru研究的三個程序是一種通用的面部辨識系統(tǒng)，可以用來匹配不同照片中的人臉，也可以用來評估性別，年齡和心情特征。這三個系統(tǒng)都將性別分類視為一個二元決策——男性還是女性——這使得他們在這項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)上特別容易評估。

事實(shí)上，正是通過其中一個程序發(fā)現(xiàn)了面部跟蹤中的明顯歧視，才促使 Buolamwini的調(diào)查展開。

幾年前，作為媒體實(shí)驗(yàn)室的研究生，Buolamwini正在開發(fā)一個名為“樂觀墻”（Upbeat Walls）的系統(tǒng)，這是一種交互式的多媒體藝術(shù)裝置，允許用戶通過移動頭部控制投射到反射面上的彩色圖案。為了跟蹤用戶的動作，該系統(tǒng)使用了一個商用面部分析程序.

Buolamwini組建的團(tuán)隊(duì)在種族構(gòu)成上是多種多樣的，但是研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)該裝置面向公眾的時候，他們要依賴一群淺膚色的團(tuán)隊(duì)成員去演示。該系統(tǒng)似乎無法可靠地與膚色較深的用戶一起工作。

出于好奇，黑人Buolamwini開始將自己的照片提交給商用面部識別程序。在一些情況下，這些程序完全無法從照片上識別出人類面孔。當(dāng)他們這么做的時候，他們一直錯誤地識別了Buolamwini的性別。

定量化標(biāo)準(zhǔn)

為了系統(tǒng)地調(diào)查那三個程序的歧視問題，Buolamwini首先收集了一組圖像，其中女性和深色皮膚的人的表現(xiàn)比用于評估面部分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中的要好得多。最終的數(shù)據(jù)集包含1,200多個圖像。

接下來，她和一位皮膚科醫(yī)生合作，根據(jù)皮膚色調(diào)的Fitzpatrick分型（將皮膚顏色根據(jù)對日光照射后的灼傷或曬黑的反應(yīng)特點(diǎn)，分為 I-VI 型）來編碼這些圖像。

然后，她將技術(shù)公司的三個商業(yè)面部分析系統(tǒng)應(yīng)用到了她新構(gòu)建的數(shù)據(jù)集上。在這三個系統(tǒng)中，性別分類的錯誤率是一致的。女性的錯誤率比男性的高，而膚色較深受試者的錯誤率比膚色較淺受試者的高。

具體來說，三個面部辨識系統(tǒng)對于深膚色女性的辨識率，分別高達(dá)20.8%, 34.5 %和34.7%。其中兩個系統(tǒng)對于分類為最深膚色的女性面孔的辨識率更是高達(dá)46.5%和46.8%。所以從本質(zhì)上看，這和系統(tǒng)丟硬幣隨機(jī)選擇沒什么兩樣了。

一個被簡化為二進(jìn)制分類的任務(wù)，如果在三個商用系統(tǒng)中都有1/3的誤差率，你必須要問，這在一個不同的亞群體中是允許的嗎？”Buolamwini說，”另一大教訓(xùn)是關(guān)于我們的基準(zhǔn)，我們衡量成功的標(biāo)準(zhǔn)，它們可能給我們一種錯誤的進(jìn)步感。”

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